Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу.
Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе.
Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях.
Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения.
Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба.
#dev@clockstackwheels
🎥 Новинка от ByteDance: модель Video-As-Prompt Wan2.1-14B
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео.
- Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
🟠Github: https://github.com/bytedance/Video-As-Prompt
🟠HF: https://huggingface.co/ByteDance/Video-As-Prompt-Wan2.1-14B
@ai_machinelearning_big_data
#AI#VideoGeneration#ByteDance#Wan2#HuggingFace